A86 DIETARY BIOMARKERS OF ULTRA-PROCESSED FOODS: A NARRATIVE REVIEW
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The rapidly increasing prevalence of ultra-processed foods (UPFs) in global diets necessitates a more comprehensive understanding of this food group’s effects on health and disease. Nutritional biomarkers are critical for developing this understanding, as they provide an objective assessment of the body’s response to UPF intake. Aims This study aimed to assemble a comprehensive list of the current clinical biomarkers of ultra-processed foods, then categorize them and evaluate their links to disease states and health. Methods This narrative review assessed the findings of eight studies, all of which focused on the biomarkers of ultra-processed foods and were identified via a systematic search of the literature that included stringent criteria. Pertinent information was extracted and summarized from these studies, with a primary focus on the biomarkers identified and an exploration of some of these biomarkers’ connections with disease. Results Based on the data extracted from the eight included studies, we categorized ultra-processed food biomarkers into organic acids (including amino acids), lipids/lipid-like molecules, xenobiotic food components (specifically associated with UPFs), and other molecular compounds (dietary oxysterols, nucleotides, proteins, etc). Via correlations between these four categories and diseases, biomarkers of ultra-processed foods were found to be associated with inflammatory mechanisms, as well as a variety of pathologies including intestinal disorders, atherosclerosis, chronic kidney disease, and others. Conclusions The usefulness of our review lies in its narrative format and succinct accumulation of information pertinent to ultra-processed food analysis, while also reinforcing the detrimental impacts of this food group on health and nutrition. These findings emphasized the importance of future studies concerning ultra-processed foods and food processing techniques, while providing a succinct summary of the current biomarkers of ultra-processed foods in relevant literature. Funding Agencies:
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».